jax.numpy.min

jax.numpy.min(a, axis=None, out=None, keepdims=False, initial=None, where=None)

返回沿给定轴的数组元素的最小值。

numpy.min() 的 JAX 实现。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组。

• axis (Axis | None) – int 或 array，默认值=None。计算最小值的轴。 如果为 None，则沿所有轴计算最小值。

• keepdims (bool) – bool，默认值=False。如果为 true，则缩减的轴将保留在结果中，大小为 1。

• initial (ArrayLike | None | None) – int 或 array，默认值=None。最小值的初始值。

• where (ArrayLike | None | None) – int 或 array，默认值=None。最小值中要使用的元素。 数组应与输入广播兼容。使用 where 时必须指定 initial。

• out (None | None) – JAX 未使用。

返回:

沿给定轴的最小值数组。

返回类型:

数组

另请参阅

• jax.numpy.max(): 计算沿给定轴的数组元素的最大值。

• jax.numpy.sum(): 计算沿给定轴的数组元素的总和。

• jax.numpy.prod(): 计算沿给定轴的数组元素的乘积。

示例

默认情况下，沿所有轴计算最小值。

>>> x = jnp.array([[2, 5, 1, 6],
...                [3, -7, -2, 4],
...                [8, -4, 1, -3]])
>>> jnp.min(x)
Array(-7, dtype=int32)

如果 axis=1，则沿轴 1 计算最小值。

>>> jnp.min(x, axis=1)
Array([ 1, -7, -4], dtype=int32)

如果 keepdims=True，则输出的 ndim 将与输入的 ndim 相同。

>>> jnp.min(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[ 1],
       [-7],
       [-4]], dtype=int32)

要仅在计算最小值时包含特定元素，可以使用 where。where 可以具有与输入相同的维度。

>>> where=jnp.array([[1, 0, 1, 0],
...                  [0, 0, 1, 1],
...                  [1, 1, 1, 0]], dtype=bool)
>>> jnp.min(x, axis=1, keepdims=True, initial=0, where=where)
Array([[ 0],
       [-2],
       [-4]], dtype=int32)

或者必须与输入广播兼容。

>>> where = jnp.array([[False],
...                    [False],
...                    [False]])
>>> jnp.min(x, axis=0, keepdims=True, initial=0, where=where)
Array([[0, 0, 0, 0]], dtype=int32)